从教授到企业家。陶海与计算机视觉（CV）的故事，要从高校讲起。

本硕期间，陶海跟随清华大学自动化系“中国模式识别宗师”边肇祺教授，开始从事指纹识别方面的研究。硕士毕业后，陶海赴美继续深造，拜于“华人计算机视觉之父” Thomas S. Huang教授门下攻读博士学位，对人脸表情识别、非刚体运动跟踪和超低码率视频传输等领域展开深入探索，并于2001年任教加州大学，与学生共同发表计算机视觉领域学术论文百余篇。
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名校、名师、名人光环之下，陶海却将目光投向了技术落地的最前线。

2005年，陶海回到国内创立北京文安智能技术股份有限公司（VION），暗含视觉技术（Vision）即将登上（On）产业化舞台的意思。

至此，文安智能成为本次AI创业浪潮中最早的一家CV企业。

“我们只做垂直的、聚焦的深耕，不止是要做到落地，更要给用户一个价值体现。”陶海表示，文安智能的目的，是跨越从技术供给到商业需求的鸿沟，实现一定的商业及社会价值，推动产业的发展与变革。

近日，雷锋网AI掘金志与陶海进行了一次深度对话。本次访谈中，谈到了他对眼下、未来AI的思考，以及对产业的洞见。

自2016年阿尔法狗击败李世石取得人机大战胜利之后，资本对AI的追捧甚嚣尘上，一时间各类创业企业遍地开花，资金有如潮水般蜂拥而来，浇灌在人工智能这片田野上。
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然而，在资金的加持下，人工智能技术虽然取得长足发展，几年后却在商业变现上栽了跟斗：绝大多数AI公司很难实现盈利，并且处于持续亏损状态。这给热情高涨的资本泼了一盆冷水，资本对AI的关注趋于平静。

亿欧智库数据显示，资本对人工智能企业的投资数量在2018年达到顶峰，随后峰回路转，近两年的投资数量开始渐渐回落，但投资金额却在不断上升。这反映出一个趋势：资本正从此前的大水漫灌走向精耕细作。

来源：《亿欧智库：2021年中国AI商业落地市场研究报告》

正如Gartner曲线所示，任一创新技术的热度周期，都会经历非理性追捧的高峰启动期，而后泡沫破灭来到低谷，再逐步走向正规、稳定发展的攀升期。

陶海表示，碎裂的泡沫让人们更清晰客观地看出一项技术的优劣性，更理智、现实地发展行业，进行稳健地进步。

随着技术壁垒、应用门槛不断降低，AI日趋工具化、常态化，AI创业也步入深水区，不断“下沉”。

此时，算法越来越难以成为AI企业之间壁垒，与具体产业的结合、应用行业的属性变得越来越重。
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“前几年AI热潮兴起之时，涌现出很多AI概念的企业，其中不乏‘伪AI企业'，本质上并不具有真正的AI技术。退潮之后，它们逐渐暴露出短板，无法用技术解决客户的痛点，必然会在商业化的过程中落败。”九合创投创始人王啸曾表示，投资机构对AI创业团队的评判标准正发生着较大的迁移。

过去，投资机构更看重技术难度、技术带头人的背景等等，以技术为核心进行判断。但现在，“产业理解力”在评价体系中的比重显著提升，更看重AI技术能否在产业里创造真实的价值、市场规模是否足够大。

“技术价值与商业价值不能顾此失彼，要‘两条腿走路'。”陶海表示，AI产品面临的问题与普通消费品不同，一方面算力壁垒下，短时间内难以从成本上形成普惠，一方面局限于B/G市场的定制化、碎片化，难以在市场上形成规模收益，也因此，在成本居高不下中，多数AI企业被困于此。
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那么，在资本日趋理性的泛AI时代，CV赛道之上苦苦求索的企业们，路在何方？

长期以来，AI作为改变生活的新技术获得了社会的认可，但随着产业从技术探索走向规模商用阶段，如何将技术能力转化为商业能力成为一道必答题。
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头部企业尚且亏损，其他AI公司的情况亦不容乐观。在投资成本远远大于收益的现实下，“AI落地难、变现难”成为业界常谈，关于AI商业化的各种质疑纷至沓来。

不久前云从科技、云天励飞等企业成功过会虽回应了部分质疑，给市场注入一剂“强心针”，但今年以来仍有诸多人工智能企业相继在上市道路上遭遇“滑铁卢”。

“人工智能企业也是企业，要始终遵循企业的发展规律，在企业创立之初就把盈利放在首位，不断用技术创新来创造价值。”陶海坦言。

文章来源：《中国输血杂志》 网址: http://www.zgsxzzzz.cn/zonghexinwen/2021/0818/752.html

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